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分面（Facet）

分面可以让我们按照某种给定的条件，对数据进行分组，然后分别画图。

#在统计变换一节中，提到如果按切工分组作回归线，显然图会很乱，有了分面功能，我们可以分别作图。

ggplot(small, aes(x=carat, y=price))+geom_point(aes(colour=cut))+scale_y_log10() +facet_wrap(~cut)+stat_smooth()

主题（Theme）

通过ggplot画图之后，我们可能还需要对图进行定制，像title, xlab, ylab这些高频需要用到的，自不用说，ggplot2提供了ggtitle(), xlab()和ylab()来实现。

但是这个远远满足不了需求，我们需要改变字体，字体大小，坐标轴，背景等各种元素，这需要通过theme()函数来完成。

ggplot2提供一些已经写好的主题，比如theme_grey()为默认主题，我经常用的theme_bw()为白色背景的主题，还有theme_classic()主题，和R的基础画图函数较像。

别外ggthemes包提供了一些主题可供使用，包括：

theme_economist theme_economist_white

theme_wsj      theme_excel

theme_few      theme_foundation

theme_igray    theme_solarized

theme_stata    theme_tufte

require(ggthemes)

p + theme_wsj()

ggplot2_fig20

至于如何改变这些元素，我觉得我之前画囧字的博文可以做为例子：

fdata.frame(x=x,y=y)

二维密度图

在这个文档里，为了作图方便，我们使用diamonds数据集的一个子集，如果使用全集，数据量太大，画出来散点就糊了，这种情况可以使用二维密度力来呈现。

ggplot(diamonds, aes(carat, price))+ stat_density2d(aes(fill = ..level..), geom="polygon")+ scale_fill_continuous(high='darkred',low='darkgreen')

ggplot2.fig22

ggplot2实战

果壳知性里有帖子介绍了个猥琐邪恶的曲线，引来无数宅男用各种工具来画图，甚至于3D动态图都出来了。这里用ggplot2来画。3D版本请猛击此处。

fdata.frame(x=c(x1,x2,x3), y=rep(y,3), type=rep(LETTERS[1:3], each=length(y)))

theta data.frame(x=radius*sin(theta), y=radius*cos(theta))

ggplot(dd, aes(x, y))+geom_path()+theme_null()+xlab("")+ylab("")

读到这里，这篇“怎么用R语言的ggplot2实现二维密度图”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

文章标题：怎么用R语言的ggplot2实现二维密度图
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